java数字图像处理常用算法

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前些时候做毕业设计，用java做的数字图像处理方面的东西，这方面的资料ms比较少，发点东西上来大家共享一下，主要就是些算法，有自己写的，有人家的，还有改人家的，有的算法写的不好，大家不要见笑。

作者：中国IT实验室来源：中国IT实验室 2007年8月23日

关键字：

八垂直边缘检测，sobel算子

    public int[] verticleEdgeCheck(int []data,int width,int height,int sobelCoefficients) throws Exception{
    int filterData[]=new int[data.length];
    int min=10000;
    int max=-10000;
    if(data.length!=width*height)
      return filterData;

    try{

       for(int i=0;i<height;i++){
       for(int j=0;j<width;j++){
        if(i==0 || i==1 || i==height-1 || i==height-2
           ||j==0 || j==1 || j==width-1 || j==width-2){
               filterData[i*width+j]=data[i*width+j];
         }
         else{
          double average;
            //中心的九个像素点
             //average=data[i*width+j]-Math.sqrt(2)*data[i*width+j-1]+Math.sqrt(2)*data[i*width+j+1]
          average=data[i*width+j]-sobelCoefficients*data[i*width+j-1]+sobelCoefficients*data[i*width+j+1]
                  -data[(i-1)*width+j-1]+data[(i-1)*width+j+1]
                     -data[(i+1)*width+j-1]+data[(i+1)*width+j+1];
             filterData[i*width+j]=(int)(average);
         }
        if(filterData[i*width+j]<min)
         min=filterData[i*width+j];
         if(filterData[i*width+j]>max)
         max=filterData[i*width+j];
        }
        }
       for(int i=0;i<width*height;i++){
        filterData[i]=(filterData[i]-min)*255/(max-min);
         }

    }
    catch (Exception e)
    {
            e.printStackTrace();
            throw new Exception(e);
        }

    return filterData;
    }

九图像平滑：3*3掩模处理（平均处理），降低噪声

    public int[] filter(int []data,int width,int height) throws Exception{

    int filterData[]=new int[data.length];
    int min=10000;
    int max=-10000;
    if(data.length!=width*height)
      return filterData;

    try{

       for(int i=0;i<height;i++){
       for(int j=0;j<width;j++){
        if(i==0 || i==1 || i==height-1 || i==height-2
           ||j==0 || j==1 || j==width-1 || j==width-2){
               filterData[i*width+j]=data[i*width+j];
         }
         else{
          double average;
            //中心的九个像素点
             average=(data[i*width+j]+data[i*width+j-1]+data[i*width+j+1]
                     +data[(i-1)*width+j]+data[(i-1)*width+j-1]+data[(i-1)*width+j+1]
                     +data[(i+1)*width+j]+data[(i+1)*width+j-1]+data[(i+1)*width+j+1])/9;
             filterData[i*width+j]=(int)(average);
         }
        if(filterData[i*width+j]<min)
         min=filterData[i*width+j];
         if(filterData[i*width+j]>max)
         max=filterData[i*width+j];
        }
        }
       for(int i=0;i<width*height;i++){
        filterData[i]=(filterData[i]-min)*255/(max-min);
         }

    }
    catch (Exception e)
    {
            e.printStackTrace();
            throw new Exception(e);
        }

    return filterData;
    }

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